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智能网联汽车的自主换道控制研究

Research on autonomous lane change control of intelligent networked vehicles

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针对智能网联车在极限工况下自主换道控制的精确性以及稳定性,提出了基于自适应鲁棒滑模的车辆换道控制方法.对RBF神经网络做了输入有界映射改进,提高了神经网络的灵敏度;利用改进后的神经网络对车辆参数的不确定性进行估计,提高了系统的稳定性;设计了基于改进神经网络的干扰观测器,可以快速、准确地估计出外界时变干扰并进行补偿,有效降低了抖振现象;构造Lyapunov函数证明设计的控制器可以保证被控系统的稳定性.通过数值仿真以及联合仿真进行验证,表明所提方法可以保证车辆满足换道需求,控制效果良好,有较强的鲁棒性.

付建源、王栗、华亮

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南通大学 电气工程学院,江苏 南通 226019

自主换道 极限工况 有界映射改进神经网络 干扰观测器 滑模控制

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62103205XNY-03919KJA350002202010304097Y2021TDZY06

2022

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.06.013

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2022.36(6)
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